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10 月 26 日 ， 英特尔旗下的自动驾驶公司 Mobileye 在纳斯达克上市 ， 但估值相比一年前的高峰期已经缩水了三分之二 。 10 月 27 日 ， 曾经的 L4 级别的明星自动驾驶企业 ArgoAI 宣布倒闭 。 国内的自动驾驶头部企业小马智行宣布大幅裁员 。 反观 2017 年初自动驾驶行业赛道的火热 ， 如今自动驾驶行业算是真正意义上进入了寒冬期 ， 自动驾驶技术研发何去何从？
自上而下 ， 成本高昂难以落地
自动驾驶企业面临现在的窘境 ， 这个跟他们的研发路径有很大关系 。 Argo 和小马智行均属于“自上而下”的思路 ， 就是不计成本地研究 L4+ 级别的自动驾驶 。
就拿国内自动驾驶明星企业小马智行来说 ， 他们就属于“自上而下”的思路 ， 就是直接不考虑成本直接研究 L4+ 级别的自动驾驶 ， 这种级别的自动驾驶能够达到完全的自动驾驶水平 。 它们利用自建的厘米级定位技术 ， 通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、卫星和惯性导航等多传感器数据深度融合 ， 给车辆提供精准的物理位置信息 ， 还可以依靠高精地图、提供精确的 3D 结构数据和车道线、交通信号等语义信息 ， 保障车辆的安全行驶 。
这个方案看起来十分美好 ， 但是为了能够达到这样的完全自动驾驶水平 ， 一套系统的成本非常高昂 ， 测试车成本就高达 200 万 。
这些自动驾驶企业的痛点在于没有自己的车队 ， 达不到足够的装车量 ， 因此无法获得行车数据反哺算法 。 目前自动驾驶公司多是购入车辆进行改装 ， 如小马智行使用雷克萨斯的车型进行研发 ， 这也是另外一个问题 ， 对于一般车企来说 ， 不可能让自动驾驶企业在车辆的开发过程涉足过深 ， 必然会大大提升自动驾驶算法的装车难度 。 他们的测试车目前也只能在限定路段上进行 ， 难以收集城市路段 ， 交通情况繁杂情况的信息 ， 那算法如何取得长足进步？
退一步来说 ， 即使算法方案研发成熟 ， 该如何将硬件和算法落地到量产车上 ， 小马智行的这些测试车顶上布满了各种雷达摄像头等设备 ， 如何将其放入一辆量产车当中 ， 也是相当大的考验 。
既然这条路成本太高很难走通 ， 那么是否有一条更有希望的路呢？就在刚过去的 10 月份 ， 小鹏 G9 通过自动驾驶封闭场地测试并获得“智能网联汽车道路测试”许可 。 意味着小鹏用 30 万元级别的车辆 ， 便达到 L4 级自动驾驶 Robotaxi 同样的能力 。 那么 ， 小鹏是怎么做到的？
自下而上 ， 技术研发健康发展
小鹏先从最基本的辅助驾驶功能进行开发 ， 像是小鹏的 G3 作为小鹏首款汽车 ， 就拥有 L2.5 级别的辅助驾驶 ， 智能辅助变道、自适应弯道巡航、辅助泊车等辅助驾驶功能应有尽有 。
到如今 20 万级别的 P5 已经实装了 CNGP（城市NGP智能辅助驾驶） ， 车内 5 个高精毫米波雷达、12 个超声波传感器、4 个环视摄像头、9 个高感知摄像头 ， 让小鹏 P5 能充分了解道路限速 ， 地面标线和道路指示牌等信息 ， 内置 30Tops 算力的 NVIDIA Xavier 芯片 ， 搭配高精度的地图和小鹏的自动驾驶算法 ， 在最复杂最困难的场景里实现城市道路内的高阶智能辅助驾驶 。
小鹏在今年正式发布的旗舰级别 SUV 让他们的自动驾驶能力更上一层楼 ， 看看小鹏 G9 的配置 ， 2 个激光雷达、12 个超声波传感器、4个侧视摄像头、4 个环视摄像头、3 个前+后视摄像头 ， 还有围绕车身的毫米波雷达 ， 一共 31 个感知元件 ， 给小鹏 G9 带来超强的感知和决策能力 ， 还内置算力高达 508Tops 的两块 NVIDIA DRIVE Orin 芯片 。
【30万vs200万，谁才是自动驾驶的未来？】30 万量级的小鹏 G9 实装了如此丰富的传感器和芯片 ， 拥有强大的算力保障 ， 加上小鹏全栈自研的技术算法 ， 能够轻松实现 L4 公司 200 万量级车辆的能力 。
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